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界
，每种物质都有自己独一无二的光谱，被称为“光指纹
” 。 8月28日 ，北京理工大学研究团队正式对外发布
，全球首创一种光谱计算方法——片上光谱计算全新架构，实现“光指纹”采集应用大跨越 ，让这种“光身份证 ”既可在线感知、又可实时解析
，解决高光谱成像世界性难题
。 今天，我们来聊聊“光指纹
”。 1 高光谱成像 ，帮你看到眼睛看不到的信息 太阳光看着是白色
，但它其实是光线的大杂烩，由各种不同波长的光混合而成 。 在人眼可见的范围内 ，不同波长对应着不同颜色：波长较长的是红光
，较短的是紫光
。雨后的彩虹，就是自然光被拆分后最直观的光谱展示。 另外 ，大量人眼看不见的紫外光
、近红外光，也都是光线的重要组成部分 。 我们日常生活中能见到的每一种东西
，都和光进行着复杂的互动
。吸收，反射 ，散射……但遗憾的是
，对这些“互动”，人眼只能看个大概。 咱们平时用手机拍照 ，最终图像其实只有红、绿 、蓝三路色彩信号
，还原人眼看到的颜色 。这种成像方式，本质上是把大千世界无数种光线信息进行了压缩和简化。 高光谱成像不一样
。它以精细的波长分辨率 ，测量场景中每个像素的连续光谱
，提供关于物体更加丰富的信息。 2 模仿得了样貌，模仿不了光指纹 你是不是也有这样的经历 ，餐厅里的绿植看着生机勃勃
，但上手一摸发现——原来是塑料的 。 有些仿真植物，肉眼完全能以假乱真
。但一看“光指纹 ” ，立马“原形毕露
”。 鲜活树叶有独特的物理结构：表层是叶绿素，内部是疏松多孔的叶肉细胞 。 它的光谱特征很有意思
。叶绿素喜欢吃下红光和蓝光
，会反射绿光，所以叶子看着是绿色的。但是 ，在红光往近红外光线的过渡区间
，叶绿素“罢工”，此时树叶内部的细胞多孔结构开始大量反光 ，光线反射率瞬间飙升
，在光谱曲线上形成一道陡峭笔直的“红边 ” 。另外，鲜活叶片含水量高 ，水分会吸收特定波段的光线
，让光谱曲线形成明显的凹陷缺口
。 但仿真树叶只是涂上了一层绿色颜料。它能模仿叶片的形状，但模仿不了叶片的光谱曲线 。 3 从农田到故宫 ，高光谱技术显身手 可别觉得高光谱离日常生活很远
，它已经在许多行业大显身手
。 大田里，叶子都绿油油 ，高光谱技术一眼就能揪出肉眼看不见的早期病虫害，不等叶子发黄枯萎
，就能提前预警，指导农户精准打药施肥。 环境监测时 ，水面看着清澈
，搭载高光谱设备的无人机飞一圈，就能识别水体污染 ，快速锁定风险点位 。 智能驾驶时
，普通摄像头分不清路面上的油污和水渍的区别，借助高光谱技术 ，车辆能自己做出准确判断。 对了
，去年在修复《崇庆皇太后八旬万寿图贴落》这幅巨幅清宫绘画时，故宫就联合中国科学院使用了大幅面高光谱扫描设备开展无损分析 ，识别出画面不同区域的颜料种类与分布
，还捕捉到画师绘制时涂改
、后期修补色的痕迹
。 高光谱技术不仅能为文物治病提供依据，在医疗科研上也展现出巨大潜力。人体的癌变组织、缺血组织和健康组织 ，细胞成分 、血氧
、含水量各不相同，也拥有各自独特的光谱信号 。高光谱技术有望辅助医生精准切除病变组织、保护健康器官
。 4 曾经它有个致命短板：算得太慢！ 获取高光谱图像的方式整体上可以分为两种。 一种叫物理法
，直接通过棱镜分光成像，如同为光线设置了细密的栅栏 ，把不同波长的光一一单独拎出来 。这种方法不需要计算
，但是设备又大又笨，成像速度还慢
。 另一种是计算型 ，所需设备体积更小
，但需要靠后端计算来获得光谱信息。它的干活流程通常是这样——现场先拍下一大堆原始数据，打包传回后方服务器再做解析 。要是遇上快速变化的场景 ，等算完了
，情况也发生了变化
。 想要做到“感知即解析 、采集即决策
”，是一道卡了很久的难题。 此次 ，北京理工大学团队自主研发的全球首款一体化在线实时高光谱成像微系统
，打破了高光谱感知计算的传统模式 。 整套设备整机才950克，差不多两瓶矿泉水重量 ，功耗仅25.3瓦，不用外接电源
、不用外接服务器
。 它把专门做光谱计算的芯片和成像传感器做在了一套设备里
，设备自己就完成光谱重建、物质识别，稳定输出视频级实时高光谱成像画面 ，真正做到“拍 、算
、判”一气呵成。 北京理工大学供图 在智能驾驶、烟雾监测 、无人机空对地成像的真实场景测试中
，面对复杂多变的环境，这套设备都表现稳定 。 5 装上读懂光指纹的“超级眼睛 ” 我国科学家首创的这项技术打通了高光谱从实验室理论到轻量化便携装备的关键一环。 无论是天上的遥感无人机、路上的智能汽车 ，还是应急监测
、智慧农业装备
，只要装上这套“超级眼睛”，现场就能读懂目标的“光指纹
” ，快速研判
。 从?/P>